基于網絡RTK的離心式無人機變量施藥可行性初探

漆海霞，周靖康，李承杰，陳鵬超，梁 鈺，黃桂珍，鄒 軍

（1. 華南農業大學工程學院，廣州 510642；2. 國家精準農業航空施藥技術國際聯合研究中心，廣州 510642； 3. 華南農業大學電子工程學院，廣州 510642；4. 嶺南現代農業科學與技術廣東省實驗室，廣州 510642）

0 引言

中國的農田覆蓋面積遼闊，可達1.5億hm2，但病蟲害依然是國內農業發展所面臨的一個重大問題。中國在病蟲害防治中普遍采用農藥的“粗放式”管理，據統計中國單位面積的農藥使用量是世界平均水平的2.5倍，每年防治面積達到4億～5億hm2[1-2]，過量的使用農藥不僅造成了農藥利用率低，還產生大量的農藥殘余，造成嚴重的水污染，使農產品品質下降、生態系統失衡，甚至嚴重威脅食品安全[3]，因此依照實際病蟲害情況，使用精準變量施藥的方式，可以在保證施藥效果的情況下，有效減少農藥使用，從而達到農藥減施增效的目的。

近年來，中國航空施藥產業發展迅速，與傳統的人工施藥和地面機械施藥方式相比，航空施藥可以在丘陵和山地等人工和地面大型機械難以作業的區域進行噴施作業，同時能快速應對大規模的突發性病蟲害，有效緩解農村勞動力不足，減少作業人員與農藥的直接接觸，具有其他農業機械不可替代的優勢[4-6]。針對不同的噴施要求，與不同的噴施作業環境，為了在達到最佳防治效果的同時，又不造成農藥浪費，對無人機施藥的準確性和作業效率提出了較高要求[7-11]。在植保作業過程中，無人機施藥量根據實時作業位置和作業處方圖，實時調節施藥流量和施藥粒徑，在保證施藥效果的條件下，實現按需變量施藥，能有效減少重噴漏噴等現象。實時作業處方位置的獲取依賴于GPS位置信息的獲取，但是其精度不足以滿足在實際農業生產應用中的需求，因此為獲取更高的精度而使用了實時差分技術（Real-Time Kinematic, RTK）[12]。國內外學者對于變量施藥技術與差分定位技術有很多研究，Thomas等[13]使用脈沖寬度調制（Pulse Width Modulation，PWM）技術噴施農藥，使用了壓力式噴頭，驗證了PWM噴霧器與適當的壓力組合能產生最佳的除草劑滴數，并將數據儲存在數據庫用于精確農業的實踐。Perez-Ruiz等[14]將使用安裝了GPS-RTK裝置的農機進行農作物地理空間制圖，實際地圖誤差為2 cm，95%以上的植株都長在生長植株半徑為5.58 cm的圓內。Tewari等[15]研究了基于圖像的可變速率的噴灑系統，系統使用攝像機獲取圖像，使用電腦進行圖像數據處理，并通過微處理器控制輸出信號，從而調節水泵輸出，使得化學藥劑的使用量至少減少了33%。羅錫文等[16]將基于RTK-GPS的自動導航系統用在東方紅X-804拖拉機上，使用PID作為模型控制器，在行駛速度為0.8 m/s時，平均跟蹤誤差小于0.03 m。王大帥等[17]設計了一種基于ARM架構的植保無人機動態變量施藥系統，該系統能實現施藥流量與飛行速度的自匹配，實際流量與目標流量的偏差值為1.9%，噴幅約5 m。徐穎章[18]使用了RTK的方式改善GPS定位精度，且RTK程序能夠在硬件內存有限的情況下正常運行，并通過試驗分析，能實現1 cm內級別的相對定位精度。張瑞瑞等[19]設計了一種有人直升機變量施藥系統，以STM32為系統主控器，完成速度與流量的采集，在飛行速度小于160 km/h時，誤差在10%以內。孫文峰等[20]設計了一種基于神經網絡整定的PID控制變量施藥系統，該系統使用壓力式噴頭進行試驗，通過神經網絡PID控制算法修正控制參數，施藥結果表明在不同速度下，霧滴沉積的標準差均小于1.4個/cm2，系統平均調節時間0.72 s。目前國內外學者對于網絡RTK技術和離心噴頭的研究應用較少，網絡RTK技術的優點是無需假設基準站，而是使用網絡設備從數據處理中心的基準站網獲取修正信息，基準站網甚至能在上百公里以外，突破了基站距離的限制，也減輕了基準站的架設費用[21-24]；與壓力式噴霧不同，離心噴頭的優點是液滴在離心力的作用下由轉盤甩出，霧滴進入噴頭時一般由重力作用流出，所以對水泵的壓力的需求不高，同時由于霧滴流出噴嘴的過程互不干涉，因此流量和粒徑可以獨立控制[25-28]。

為提高無人機田間作業精度和作業效率，驗證網絡RTK技術在無人機施藥上的可能性，本文設計了一種基于網絡RTK的離心式無人機變量施藥系統，并通過田間試驗，分析處方交界區域施藥量及粒徑的變化情況，并驗證施藥裝置的精度，對網絡RTK技術以及離心式變量施藥技術的改良提供方向和參考。

1 系統組成

1.1 系統總體方案設計

系統的組成如圖1所示，包含處方圖生成、機載硬件系統數據及控制信號處理和監控平臺作業數據顯示，首先由機載多光譜相機、地物波譜儀、手持式GPS儀獲取農田農情信息分布，在上位電腦中使用ArcGIS軟件生成作業處方圖，然后通過機載硬件系統接收并處理傳感器數據、根據處方信息執行具體施藥指令，最后遠程監控平臺實時監控機載系統的運行狀況，完成無人機變量施藥任務。

1.2 處方圖生成

本研究使用無人機搭載多光譜相機以及地物波譜儀獲取作物農情信息并轉化為處方信息，使用手持GPS儀獲取高精度的地面經緯度信息，根據農田位置的分布構建地塊的shapefile文件，把處理后的處方信息錄入到屬性表中，同時進行網格化處理，并將處方圖在符號化（Symbology）選項中按照處方信息值的大小進行顯示。在進行試驗前，將shapefile格式的文件導出為CSV文件，將文件中的位置數據、處方數據輸入到變量施藥系統主板中，施藥過程中則根據實時GPS位置搜尋作業裝置所在網格，并將網格中對應的處方數據進行提取，再控制變量施藥裝置執行。

1.3 機載系統硬件及軟件設計

變量施藥系統的硬件由變量施藥系統主板、變量執行器、無線數傳模塊、GPS網絡差分模塊組成。硬件系統組成如圖2所示。

該硬件系統搭載在植保無人機上，以施藥系統主板為核心，通過網絡RTK技術獲取高精度的GPS定位信息，并調用出處方決策信息，按照處方信息及GPS數據調節變量施藥執行裝置參數，同時采用無線數傳將無人機作業信息傳輸到遠程監控平臺中。

1.3.1 施藥系統控制主板

本裝置以STM32F103VCT6微處理器為核心，設計并制作了施藥系統控制主板，完成高精度的位置信息采集、變量施藥執行機構控制信號的輸出、處方信息的解析、施藥系統和上位機的信息交換等任務。板卡內部電路包含最小系統電路、電源電路、變量執行裝置驅動電路和串口驅動電路等。

1.3.2 GPS網絡差分模塊

網絡差分模塊包括高精度的GPS板卡和DTU模塊，GPS板卡使用上海司南導航生產的K726板卡，該板卡的輸入電壓為3.3～5 V，使用雙天線輸入，支持BDS B1/B2，GPS L1/L2，GLONASS L1/L2三系統雙頻信號高精度測姿功能，RTK解算后的精度能達到1 cm，支持常用的數據格式；DTU模塊使用的是廈門四信通訊生產的F2A16-DK模塊，支持全網頻段，能實現上網功能。本研究采用千尋位置提供的網絡RTK差分服務，可以提供7×24 h的水平精度2 cm，高程精度為4 cm的實時定位服務。

網絡差分具體實現的方式是通過司南導航K726板卡實現GPS原始數據的收集，在采集完GPS初始GPGGA數據后，板卡通過串口將該數據上傳至廈門四信通訊F2A16-DK模塊，該模塊將通過撥號功能使用千尋位置提供的FindCM服務將GPGGA數據進行上傳獲取差分信息，并將差分數據通過串口傳至GPS模塊，最后GPS模塊將解算后的GPGGA（衛星定位信息）信息和GPVTG（地面速度信息）信息通過另一串口上傳至施藥系統主板，施藥系統主板提取GPGGA信息中的經緯度位置信息、定位信息狀態信息和海拔高度信息，提取GPVTG信息中的地面速度信息，為保證數據獲取的實時性和解析的準確性，在經過測試后將數據傳輸速度定為每0.2 s傳輸一次導航信息。

1.3.3 變量施藥執行器

在本文中變量施藥執行器由離心噴頭和蠕動泵組成，其中通過控制離心噴頭的轉速來控制霧滴粒徑，通過控制蠕動泵的轉速來控制變量系統的施藥量。

變量執行器中的噴頭采用的是極飛科技生產的P20系列離心噴頭和蠕動泵。兩種設備控制方案相似，都是通過調節STM32處理器的I/O口輸出的PWM信號，并通過的反相施密特觸發器和場效應管將輸出信號信號放大，從而控制離心噴頭的轉速和蠕動泵的流量。單路水泵/噴頭控制電路圖如圖3所示。本設計的施藥量和施藥粒徑的變化是通過蠕動泵和離心噴頭的輸出功率來控制的，將PWM波的輸出頻率固定為1kHZ，在試驗過程中通過調整占空比的大小來控制蠕動泵和離心噴頭輸出功率，調節范圍為20%～80%。

1.3.4 無線數傳模塊

無線數傳采用的是DL-43模塊，DL-43模塊內部采用CC2592芯片和CC2530F256芯片，共16個信道，使用IPEX天線，有效傳輸距離可達1 000 m，該模塊能通過AT指令或者按鍵修改控制參數，具有低功耗、高性能等特點。

機載硬件系統與監控平臺通過無線數傳模塊配置為點對點傳輸模式，實現監控平臺與硬件系統的通訊，并確保上位機具有唯一控制權，在DL-43模塊運行過程中，機載硬件向DL-43模塊A端發送串口數據包，監控平臺通過調用DL-43模塊B端實時捕獲串口數據，解析后顯示到監控平臺上。串口數據包如表1所示，各個數據之間由逗號隔開。

表1 串口數據包 Table 1 Serial port data packet

1.3.5 系統軟件設計

變量控制系統的硬件程序是在STM32F1平臺下開發設計的，具體的程序流程如圖4所示。在系統啟動時，先初始化各硬件串口等配置，讀取處方信息，調用GPS子函數讀取GPGGA數據并處理，判斷是否進入差分，并獲取準確的經緯度信息，檢索出該位置的處方信息，將處方所給的施藥量轉化為PWM的占空比大小，通過調節PWM的占空比控制蠕動泵輸出不同的施藥量；將處方所給的目標粒徑大小轉化為目標轉速大小，再將目標轉速大小轉化為PWM的占空比大小，通過調節PWM的占空比來控制離心噴頭的轉速。后通過無線數傳傳至上位機，在監控平臺中完成數據的可視化處理，并將試驗數據保存。

本文是根據處方信息實現變量施藥，因此在作業過程中，將根據提取的無人機作業位置信息進行網格識別。因此在獲得施藥系統經緯度信息后，采用坐標旋轉和行列掃描的方式識別作業位置網格標號識別無人機作業位置的網格標記。其中坐標旋轉公式為[29-30]。

式中x'，y'為旋轉后的經緯度， (°)；x，y為GPS網絡差分模塊獲取的原始GPS經緯度，(°)；α為旋轉前后坐標系間的夾角，(°)。

經緯度坐標值轉換結束后，針對轉換后的無人機作業位置坐標（x',y')，首先對無人機所在位置的經度進行行掃描，當xi≤x'≤x(i+1)時，鎖定作業位置行號i（0＜i≤行最大值）；后進行列掃描，當yj≤y'≤y(j+1)時，鎖定作業位置列號j（0＜j≤列最大值）。在檢索到橫坐標和縱坐標的行號和列號后，通過讀取網絡標號即可查詢到對應的處方施藥決策信息。

1.4 監控平臺軟件

監控平臺接收機載硬件系統發送的數據包，通過提取數據包中指定數據來解析作業系統當前作業狀態。系統所設計的采集監控平臺，用于顯示無人機的實時作業狀態，通過調用串口數據的方式，讀取施藥系統控制主板上傳的串口數據包，串口數據包內容如表1所示，將數據包解析后將數據顯示在主界面中，并通過web控件 連接百度地圖的API，將經緯度信息進行實時解析并繪制作業軌跡。

2 試驗材料與方法

2.1 試驗材料與場地

試驗于廣東省廣州市華南農業大學增城校區教學科研基地進行。試驗地塊的長度為90 m，寬度為5 m，該地塊以行距為0.6 m，株距為0.4 m種植3種不同品種的玉米，按照長30 m，寬5 m劃分成3個處方區域，如圖5a所示。3個不同的處方區域為a區，b區和c區，其中a區和b區的交界位置為處方交界A區域，簡稱A區，b區和c區的交界區域為處方交界B區域，簡稱B區。其中L3和L10排為兩個處方交界線，即變量施藥位置。每個區域的設定的不同施藥量和目標粒徑，形成不同的處方信息，采用3 cm×8 cm的水敏紙在處方交界地帶布置采樣點（圖5b），共布置14×7個采樣點。其中L1～L5，L8～L12的按照玉米的行距大小設置間距為0.6 m，L5與L6、L12與L13的排間間距為1 m（含壟溝寬度），L0、L7、L14在所處處方區域的中心，R1-R7綜合株距以及無人機噴幅設計列間間距為0.8 m。

試驗采用型號為大疆MG-1P的八旋翼無人機，并掛載自研變量施藥系統，同時無人機的作業信息將會上傳至監控平臺中。在試驗過程中控制無人機距離作物2 m的高度進行施藥作業，以2 m/s的速度進行噴霧試驗，通過水敏紙來測量在無人機處方交界地帶A區和B區無人機施藥量和施藥粒徑變化情況。

2.2 作業參數設計

此次試驗主要是測試課題開發的無人機變量施藥系統實際工作情況，試驗通過改變處方區域的施藥量、目標粒徑大小來形成不同的處方信息進行變量施藥試驗。作業參數如表2所示，其中環境參數采用的是深圳市虹源博科技有限公司生產的HberW6-3便攜式微型自動氣象站進行測量所得。試驗時間為2021年1月29日，實驗時平均氣溫約為20 ℃，風向為偏北風。

如表2所示，試驗組G1、G2調節的是施藥量大小，G3、G4、G5調節的是粒徑大小，G6為對照組。其中，本研究主要通過分析DV0.5來研究作業系統施藥粒徑變化情況，DV0.5的含義是按照霧滴中值粒徑從小到大進行排序，位于50%位置的霧滴中徑的值，μm。

表2 試驗參數表 Table 2 Test parameters table

2.3 實際的采集及處理

在采集完成每一組數據后，待霧滴干燥后，按照編號收集放入密封袋中，等施藥結束后帶回實驗室進行處理。將采集的水敏紙逐一用試驗室的hp4678掃描儀進行掃描，圖像采集后通過DepositScan對每個采樣區域的水敏紙進行分析，可以獲得每一個采樣點的沉積量、覆蓋密度和粒徑大小。其中霧滴的沉積量是通過霧滴的體積來計算的，霧滴體積的計算公式為

式中V為單個霧滴的體積，μm3；d為霧滴的直徑，μm。而單位面積內的霧滴沉積量則為采樣面積內的霧滴體積累加[31]。

本研究的噴霧均勻性由沉積性的變異系數表示，由各個采樣區域的沉積量計算得出，其計算公式為

式中C為變異系數，%；S為霧滴沉積量標準差，μL/cm2；Xi為各采集點沉積量，μL/cm2；為采用區域霧滴平均沉積量，μL/cm2；n為采樣區域有效采集點個數。

3 結果與分析

3.1 不同占空比對流量和粒徑的影響

為了分析不同占空比下蠕動泵流量以及離心噴頭轉盤轉速的關系，在進行施藥試驗之前使用量杯以及轉速儀對施藥執行機構進行標定，試驗所得的部分占空比與施藥量以及噴頭轉速的關系如表3所示。

通過表3中的數值可以得出不同占空比下水泵和噴頭的擬合函數：

式中y1為蠕動泵流量，mL/min；y2為離心噴頭轉速，r/min；p為占空比，%；為擬合函數的擬合程度。

由于離心噴頭的轉速會影響施藥粒徑的大小，因此在試驗室內模擬無人機作業高度、作業風場使用水敏紙測試了噴頭轉速與粒徑的關系，部分結果如表4所示。

表4 轉速與粒徑的關系 Table 4 Relationship between rotating speed and particle size

通過表4可得不同離心噴頭轉速下施藥粒徑的擬合函數：

式中y為施藥粒徑大小，μm；N為離心噴頭轉速，r/min；R為擬合函數擬合程度。

本文設計的施藥裝置在作業時，將讀取處方中目標施藥量和目標粒徑后通過式（4）和式（5）轉化為不同的PWM波占空比，從而執行施藥決策。

3.2 施藥精度分析

通過對照試驗組G6來確定施藥系統的施藥精度，參照《農業航空作業質量技術》中的指標，超低容量的農藥噴灑時霧滴覆蓋密度應大于10個/cm2，如表5所示，試驗中霧滴覆蓋密度大于10個/cm2的采集點為有效采集點，由圖5b可知垂直于飛行方向的采集點R1～R7的間距為0.8 m，考慮到作業無人機在L5、L6、L9、L10、L11的有效覆蓋點的數量都在4個及以上，且L7排采集點的邊緣位置R2和R4，以及L8排的采集點的邊緣位置R4和R6的霧滴覆蓋密度都大于40個/cm2，因此L7排與L8排可能是由于采集時下旋風場過大，且水敏紙布置方式不佳，導致水敏紙向下彎曲程度過大，同時采集邊緣位置本身霧滴較少，導致采集霧滴數量較少而出現了誤差。綜上，本次試驗無人機的列間有效采集點為4～5個，有效噴幅為2.4～3.2 m。

根據表2中G6組的處方信息可知施藥裝置在由a區進入b 區后開始施藥，進入c區后停止施藥，由圖5a可知預設變量施藥點分別在L3和L10，由表5知在A區在L3出現有效采集點，在L3、L4有效采集點的覆蓋密度為10～32個/cm2，考慮到藥液在離心噴頭作用下會沿著轉盤邊緣呈螺旋線狀噴出的特性，可以得出施藥裝置在L3與L4之間開始執行施藥，且霧滴的覆蓋密度隨著系統的穩定而逐漸增加；在B區域在L8、L9、L10的有效采集點的覆蓋密度為13～86個/cm2，在L11的有效采集點的覆蓋密度為10～43個/cm2，覆蓋密度大小呈現較明顯下降趨勢，且L12只在1個采集點大于10個/cm2，因此施藥系統在L10與L11之間停止施藥。由于本研究設計變量施藥位置在L3與L10，作業速度為2 m/s，L1～L5、L8～L12列間間距為0.6 m，由此判斷施藥系統的精度在0.6 m以內，處方解析與執行時間小于0.3 s。

3.3 霧滴沉積量分布

在不同有效采集點采集到的施藥沉積量以及霧滴均勻性如表6所示，其中由于L0、L7、L14采集點位于當前處方區域中心位置，距離前后處方變換區域有一定距離，施藥狀態已穩定，故用L0、L7、L14檢測施藥系統在處方區域的實際施藥情況。在G1組試驗中L0的平均沉積量為0.073 6μL/cm2，略高于預設值0.07μL/cm2，L7的平均沉積量為 0.077 6μL/cm2，略低于預設值0.08μL/cm2，L14的平均沉積量為0.085 8μL/cm2，略微高于預設值0.085μL/cm2，因此在該G1組試驗過程中變量施藥系統能按照處方值進行變量施藥作業，同理G2組也滿足條件，即本文設計的變量施藥系統能正常執行施藥決策。

由表6可知，在A區和B區的L1～L5、L8～L12區域的施藥量出現明顯的波動，因此存在一個不穩定區域，施藥與前后處方區域的預設值相差較大，這是主要是由兩部分原因組成：施藥系統在進入處方變量點L3、L10后，目標施藥量大小發生了變化，施藥系統無法立即進入穩定狀態；由于離心噴頭的施藥特性，在作業時離心噴頭能同時影響前后幾列采集點的霧滴沉積情況，因此造成部分區域的沉積效果出現較大震蕩。

在G1組試驗中，L6的平均沉積量為0.075μL/cm2，比L7的平均沉積量少0.002 6μL/cm2，L13的平均沉積量為0.084 2μL/cm2，比L14的平均沉積量少0.001 6μL/cm2；在G2組試驗中，L6平均沉積量為0.090 38μL/cm2，比L7的平均沉積量少0.002 28μL/cm2，在L13平均沉積量為0.109 4μL/cm2，比L14的平均沉積量多0.001μL/cm2，均相差不大，因此可以判斷無人機在L6、L13的位置時施藥量的增加已經趨于穩定，結合采樣點的布置方法圖5b可知L6、L13位置距離變量施藥位置L3、L10的距離是2.2 m，由此判斷本文研究的變量施藥系統的施藥量能在2.2 m內趨向穩定。

3.4 霧滴粒徑大小

分析G3、G4、G5組的試驗數據，驗證試驗裝置是否能根據處方信息實現變粒徑施藥。如表7所示為G3、G4、G5組試驗處于各處方柵格中心L0、L7、L14的DV0.5情況，各處方區域的粒徑大小均隨著目標值的減少而減少，與預設處方值相符，說明本課題組研制的變量施藥系統能實現變粒徑的變量施藥。同時實際平均粒徑和目標粒徑的偏差值會隨著目標粒徑大小的減小而增加，這是由于霧滴的粒徑大小由離心噴頭的轉速來控制的，在目標粒徑足夠小的情況下，受氣象等外界因素的影響，實際的粒徑變化并不會隨著轉速的增加呈線性變化，導致偏差增加。

表7 各采樣位置粒徑分析 Table 7 Particle size analysis of each sampling location

如圖6所示為G3、G4、G5組不同采集位置的平均DV0.5大小，其中L3、L10為處方變換點，霧滴在經過變換點后，在L4～L6和L11～L13采樣位置霧滴粒徑大小都有不同程度的波動，相較與L7和L14采樣位置粒徑普遍偏大，這種現象在目標粒徑較大的組別如G3組和G4組較為明顯，對于目標粒徑較小的G5組影響較小，因此在轉速相對較小時，施藥系統噴頭轉速的增加會在處方交界區域產生較為明顯的震蕩，粒徑大小呈現波動下降的趨勢，而在轉速較大時，粒徑大小能以更平滑的方式趨于穩定。

4 結論與展望

本文以STM32F103為平臺設計并搭建了基于網絡RTK的變量施藥硬件及軟件，并通過田間試驗得到以下結論：

1）本文設計了一種基于網絡RTK的變量施藥裝置，該裝置能通過GPS模塊和DTU模塊實現網絡RTK技術，通過ArcGIS軟件和農情信息生成處方圖，通過位置匹配檢索無人機處方信息，并根據處方信息執行施藥決策，并通過試驗采集了處方區域的霧滴沉積數據，驗證了該裝置能執行變量施藥任務；

2）在使用離心噴頭進行變量施藥時，由于施藥系統的穩定性和離心噴頭的施藥特性，處方交界區域的施藥沉積會有較大的波動值，無法立即達到穩定狀態，因此在使用離心噴頭進行變量施藥時應該考慮不穩定區域的寬度。

3）在使用離心噴頭進行變粒徑試驗時，實際粒徑會隨目標粒徑減小，但是粒徑大小的變化并未呈線性變化，粒徑越小偏差值越大，這是由于在粒徑過小時，更容易受到作業環境的影響；同時離心噴頭在較高轉速下進行變量作業時，處方交界區域的粒徑變化較平緩；

本文將網絡RTK技術與無人機變量施藥技術結合，驗證了網絡RTK技術在田間運用的可能性，并通過試驗研究了離心噴頭在處方交界位置的藥液及粒徑分布情況，該變量施藥裝置的變量精度在0.6 m以內，執行與解析時間約為0.3 s，能在2.2 m以內達到穩定狀態，這與測試方法、網絡速率、作業速度、系統執行和解析時間都有較大關系。在下一步的研究中；將通過其他聯網方式進行網絡差分運算，避免在田間因為DTU網絡連接信號較差而出現的誤差；同時根據作業速度、系統執行與解析時間等計算出施藥裝置的提前量，并通過提前量的設置，提高施藥的準確性。